環境システム研究
Stats from 2000 to 2017
⼟⽊学会環境システム委員会
松井 孝典（⼤阪⼤学⼤学院⼯学研究科・国連⼤学サステイナビリティ⾼等研究所）

28(2000)
29(2001)30(2002)31(2003)32(2004)
33(2005)34(2006)35(2007)36(2008)37(2009)38(2010)39(2011)40(2012)41(2013)42(2014)43(2015)44(2016)45(2017)

査読付論文数

環境システム研究の分野

80
70
60
50
40
30
20
10
0N=9141) ⼤気・熱環境
2) 上下⽔道・⽔循環
3) 合計914
⾃然⽣態4) 地球環境・温暖化
5) 環境理念・政策
6) 都市インフラ・エネルギー・物質循環
1) 環境経済2) 住⺠意識
3) 環境リスク・その他

論文集No. （年度）

環境システム研究の分布

図4.1

Word Cloud (2000-2017, N=914)

研究内容の広がりとコア

図4.3 Commonality Cloud

図4.2Comparison Cloud環境システム研究の遷移
D3_⾃然⽣態 (N=125)
Rank
2000-20092010-2017
1 habitat
0.071 river
0.098
2 environmental
0.051 ecosystem
0.057
3 management
0.051 fish
0.057
4 river
0.046 services
0.046
5 stream
0.046 channel
0.040
6 conservation
0.041 behavior
0.034
7 fish
0.041 flow
0.034
8 forest
0.041 forest
0.034
9 flow0.036 pool
0.034
10 lake0.036 analysis
0.029
11 species
0.036 conservation
0.029
12 vegetation
0.036 fishway
0.029
13 water
0.036 species
0.029
14 environment
0.030 swimming0.029
15 urban
0.030 weir
0.029
16 local
0.025 altivelis
0.023
17 network
0.025 ayu
0.023
18 survey
0.025 environmental
0.023
19 analysis
0.020 habitat
0.023
20 community
0.020 migration
0.023

環境システム研究の多様性

Information Entropy by Keyword Distribution

760_all
5_Policy

1_Atomosphere
6_City2_Water
7_Economic

3_Ecosystem
8_Citizen

4_Global
9_Risk5432
10𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐸𝑛𝑡𝑜𝑟𝑜𝑝𝑦 = − / 𝑃(𝑤𝑜𝑟𝑑)0 𝑙𝑜𝑔𝑃(𝑤𝑜𝑟𝑑)00
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Year

図4.4 年度別・分野別のKeywordの情報エントロピーの推移 (5年移動平均)

環境システム研究の多様性

Information Entropy by Keyword Distribution

760_all
5_Policy

1_Atomosphere
6_City2_Water
7_Economic

3_Ecosystem
8_Citizen

4_Global
9_RiskD0_全分野543210Key findings
1. 全分野で微⼩な下げトレンド。
2. D2_上下⽔道・⽔循環、D4_地球環境・温暖化、D6_都市イ
ンフラ・エネルギー・物質循環の3分野で上げトレンド、その他の分野では多様性の減少が続いている。

D1_⼤気・熱環境

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Year

図4.4 年度別・分野別のKeywordの情報エントロピーの推移 (5年移動平均)

環境システム研究の連携
Purpose

９つの分野間の距離を計測。
Tuning by Bayesian optimizer
By t-sne
論⽂
和⽂要旨 input
N=914

doc2vecvectorizer
embedDimension
Distributed
Representation Reduction[N=914,dim=97] in 2dim

wikipedia
2vecvectorizer* t-SNE = t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding環境システム研究の連携
⾃然環境システム

リスク

D1_Atomosphere
D3_Ecosystem

D9_Risk
D4_Global
D6_City
D2_Water

D7_Economic
D8_Citizen

D5_Policy

市⺠意識

都市・エネルギー・経済システム

政策

図4.5 分野間の概念的距離 (N=914)
Key findings

1. 都市・エネルギー・経済システムと⾃然環境システムがやや分離気味。
2. これら⼆つが統合するのが地域循環共⽣圏なので、政策統合する⽅向へ。

環境システム研究の収斂と発散

Isolation Forest Algorithm
Purpose
N=2

N=10

代表的・特異的論⽂を抽出

Reduced Paper Vectors by t-sne
https://www.semanticscholar.org/paper/Anomaly-Detection-through-on-line-Isolation-Forest

環境システム研究の収斂と発散

特異的論⽂

代表的論⽂

特異的論⽂

図4.6 異常検知アルゴリズムによる代表的・特異的論⽂の抽出 (N=914)

研究内容の収斂と発散
代表的論⽂ID
30-2

Year
2002

DomainD8_Citizen

30-41

2002

D8_Citizen

36-23

2008

36-53

2008

29-37
33-10

2001
2005

35-43

2007

31-20

2003

31-1

2003

28-32

2000

特異的論⽂ID
30-6

Year
2002

31-3

2003

31-7

2003

32-1

2004

32-15
33-17
33-34

2004
2005
2005

33-43

2005

33-54

2005

34-2

2006

ÜÈTitle
Nhz"(%íGM9â¼

Authorsk>OÉzñ[=P, «ð°2iÔj 3Ýq,, êÙ=iÔ §\ç ë´¹÷1æsAÚ ÷
D5_Policy
àZ tZÒÓ­¼e ë Ø¯´¹6Î ¶), ê B`, pr Ûy, ó« :·!¾Å §\;?I ÁÂÐU ë´¹ ¡Ý  ãx, gY 0¬a, / ~P
D2_Water±dns Ê5-7 
D7_Economic Ö³u øúù Ãß §\Õ8 M wï ë´¹²åÑ, {, HÝl×)D5_Policy
ôZ XZE¸¥¨©z ^J ë´¹_Ï¨, /· , î], <ÍÄX ÞWCF QZ¿Ts[ ë´ gSR, £´, *¢
D5_Policy¹D9_Risk|ËÌ}4( µ5ÀÓc¯D¤Ùb, èo+Æas @V ½¦'ª ë´¹û_Lé@V CÇ, »Ùv,D8_Citizen-7 û
§\fòæs($&#õK%ö ºM ®m ÐU ë HÎ_, áÎì.ä
D5_Policy´¹Key findings

All in 2000’s…
ENJOY!!!!!

DomainTitle
D7_Economic I¤BCÁ¡Y¶ÂBQ¹pAuthors[8A, [Óqh25 "-%*PJ¸  K ­Oj, ªgÎ, ¼¥Z, =X_D8_Citizen
Gf8, ^fo¾
I>©K¤ Ã¡YÊÑ£BCÞÑ£BCGÚQ¹p
D5_PolicyvCbÜÞ«hN1+0TVÖ£Ð×½¤ 7SSE?qGÝ iÓÇ9, ^¥ÙzD5_PolicyV7n D7_Economic ckÈL @¡YÆº¨¢tÁÔ~_, gÄ
D7_Economic 7STVÖ£Ð×½¤ ?q°L:{ËG^¥Ùz, ÕÙ, iÓÇ9D7_Economic .)#$0G cÁ4¡YMaµÔ~_, gÄV´  ¡YÆºsF3+3(/5"#&,× ®± gd|[, ¼¥Z, Ì`, ÕØ\D5_Policy
<VÛÀ!5##$'
ÝV¬hH'5$WÉÛ·²ÖÏru×  ;¯w, [¿}¢, gb], xD»
D5_Policy®±¡YWÁ§³amhPJU25 "-%*× ®± 6R, Í¼Ù:Ò
D7_Economic yÓ¦¡Y)#$lhh¡Y)5.,eÅ SDGs概念を理解して、
STEP1: SDGs Vectorizer with Doc2Vec

Hyper Parameter
optimization

10%

Test datan = 10890%

Train datan = 968

MeCabSDGs texts
n = 1076

Filteringby noun1076 word setstagged with goals

Bayes optimizer
10 trials

10-fold CV

SDGs Doc2Vec

Doc2Vec

STEP2: SDGs Classifier training with XGBoost
SDGs Doc2Vec

10%Hyper Parameter
optimization
test data

10%
SDGs vector
1076×44
Concatenated vector
SDGs texts wikipedia2vec
1076×144 80%
n = 1076
Wikipedia vector
1076×100val datatrain data
Bayes optimizer
10 trials

10-fold CV Envsys abstracts

N = 914

10-fold CV

XGB SDGs
classifierSDGs概念を理解して、翻訳できるようにする
text = ʻ地球循環共⽣⼯学領域では、持続可能な開発⽬標（SDGs︓SustainableDevelopment Goals）の17の⽬標のうち、特に⽬標7: Affordable and Clean Energy(エネルギーをみんなにそしてクリーンに), ⽬標13: Climate Action (気候変動に具体的な対策を), ⽬標14: Life below Water (海の豊かさを守ろう), ⽬標15: Life on Land
(陸の豊かさも守ろう) を対象とした⼯学技術の研究開発を⾏います。その際、他の⽬標との間に相乗効果を⽣み出すようなSDGsの連環 (Nexus) を強く意識し、様々な時空間スケールの課題に対して、⽣態系サービスの持続可能利⽤と⽣物多様性保全を軸とした⾃然・社会⽣態システムの全体最適設計を⽬指します。 研究開発の道具⽴てには、気候・⽣態・社会の理をフィールド調査で解明したり、数理モデルとして表現する種々のプロセスモデルを運⽤することに加え、機械学習に代表される⼈⼯知能系・データサイエンス技術を駆使して対象となる研究課題に取り組みます。研究室の共通基礎スキルとして、英語とデータサイエンス技術を習得します。
0.953 GOAL 17: Partnerships to achieve the Goal
0.016 GOAL 13: Climate Action
0.007 GOAL 15: Life on Land0.005 GOAL 07: Affordable and Clean Energy
0.004 GOAL 03: Good Health and Well-being
0.004 GOAL 09: Industry, Innovation and Infrastructure
0.003 GOAL 02: Zero Hunger
0.002 GOAL 04: Quality Education
0.002 GOAL 14: Life Below Water
0.001 GOAL 01: No Poverty

A c c u ra c y : To p 1 : 5 0 % , To p 3 : 6 0 %> 1/17=6%

SDGs⽬標に写像​, 13, 1%,​ 17, 2%​, 28, 3%​, 11, 1%​, 4, 0%​, 3, 0%​, 28, 3%​, 210, 23%​, 34, 4%​, 35, 4%​, 54, 6%​, 117, 13%​, 58, 6%​, 63, 7%​, 93, 10%​, 70, 8%​, 76, 8%

図4.7 持続可能な開発⽬標（SDGs: Sustainable Development Goals）との対応関係 (N=914)

We d d i n g C a ke o f S D G s
Bottom3

Bottom1

Top3

Key findings
環境システムの特技と社会の興味と連環（nexus）を形成したい。

Bottom1

Top2

top1Key findings「気候・⽔・都市・健康・資源」で強み。
「働きがい・貧困・ジェンダー」が弱み。
https://www.stockholmresilience.org/research/research-news/2016-06-14-how-food-connects-all-the-sdgs.html

Embarking on our collective
journey towards 2030

×Transforming Our Worldwith Leaving No One Behind